KI im Ingenieurbüro: Hype oder Hebel?
Warum KI im Ingenieurbüro oft enttäuscht – und was den entscheidenden Unterschied macht
In den letzten zwei Jahren hat sich beim Thema KI mehr entwickelt als im gesamten Jahrzehnt davor – vor allem bei der Verarbeitung von Dokumenten und großen Datenmengen. Trotzdem kennen viele die Situation, dass ChatGPT und Co. bei fachlichen Fragen höchstens gut formulieren können, die Antworten allerdings oftmals falsch sind. Am Ende muss man trotzdem alles selbst prüfen und KI-Tools werden einfach nur zum Google-Ersatz.
Der Grund: Es fehlt die strukturierte Datengrundlage. Ein allgemeiner Chatbot ohne Firmenwissen ist wie ein intelligenter Student aus dem ersten Semester – sprachlich vielleicht stark, aber fachlich noch eingeschränkt.
Allerdings ist es heutzutage schnell möglich, aus dem “Erstsemester-Studenten“ einen hochqualifizierten Doktoranden zu machen! Denn Firmenwissen und Dokumente lassen sich mittlerweile so aufbereiten, dass eine KI sie wirklich versteht und mit ihnen arbeiten kann (Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG).
Normen, Bauverordnungen, alte Projekte, Leistungsverzeichnisse oder interne Leitfäden (und Vieles mehr!) können relativ einfach in einer eigenen Wissensdatenbank hinterlegt werden. Die KI durchsucht diese Daten dann nicht nur wie eine Suchmaschine, sondern nutzt sie als Arbeitsgrundlage – für erste projektbezogene Entwürfe, Fachfragen im Projektkontext usw.
Der neue “Doktorand” kennt also jetzt die hinterlegten Normen und Texte im Detail, kann Zusammenhänge herstellen und strukturiert zuarbeiten. Ein vollständiges Projekt eigenständig zu planen, kann er allerdings nicht.
Kurz gesagt: KI ist noch lange kein Ersatz für Ingenieure. Aber sie ist sehr gut darin, die vielen bürokratischen, repetitiven und dokumentationslastigen Aufgaben zu übernehmen, die im Alltag überraschend viel Zeit fressen.
Der Hebel, um mit KI wirklich Zeit zu sparen, liegt also in der Datenbasis. Hier sind ein paar datenbezogene Anwendungsbeispiele, die sich für eine KI-Nutzung eignen:
Drei konkrete Anwendungsfälle
- Normenarbeit
Relevante Normen (DIN, ISO, VDE, EU etc.) können beispielsweise zentral hinterlegt werden. Statt manuell Ewigkeiten zu suchen, stellt man nur noch gezielte Fragen an die KI und erhält die richtige Norm samt gewünschter Information in Sekundenschnelle! Auch möglich: Abgleich eines Projektexposés mit dem Normenbestand oder Vergleich von Normenänderungen über Zeiträume hinweg – Aufgaben, die sonst Stunden dauern. - Bauverordnungen und Gesetzestexte
Statt unsicherer Internetquellen arbeitet die KI ausschließlich mit hinterlegten Originaltexten. Im Ergebnis bedeutet das: Korrekte Inhalte und klare Quellenbezüge! - Alte Projekte als Wissenskapital
Abgeschlossene Projekte werden durchsuchbar und nutzbar. Die KI kann ähnliche Projekte identifizieren, Lösungsansätze zusammenfassen, typische Fehler aufzeigen oder Berechnungslogiken nachvollziehen.
Gerade für jüngere Ingenieure entsteht damit ein massiver Wissensvorsprung.
Im Kern gilt: Eine strukturierte Datenbasis schaffen und die KI darauf arbeiten lassen. Dann kann sie recherchieren, vergleichen, prüfen, Entwürfe erstellen und ihre volle Power entfalten!
Wie startet man am besten?
Option 1: Enterprise-Lösungen von bekannten Chatbots (z. B. ChatGPT, Copilot)
+ Schnell startklar
– Oft keine vollständige DSGVO-Sicherheit
– Begrenzte Individualisierung
à Gut für Tests, aber meist zu oberflächlich.
Option 2: Individuelle IT-Lösung
+ Maßgeschneidert, integrierbar, meist DSGVO-konform
– Kosten: 30.000 - 100.000€
– Projektaufwand
à Sinnvoll für größere Büros.
Option 3: Selbst aufsetzen
Die Technologie ist frei zugänglich. Mit ein wenig technischem Verständnis lässt sich eine individuelle, DSGVO-konforme Lösung kostengünstig realisieren. Große Anbieter greifen letztlich auf dieselben Basismodelle zurück.
Fazit
KI im Ingenieurbüro ist kein Zukunftsthema mehr. Sie ersetzt keine Ingenieure – aber sie kann heute schon einen erheblichen Teil der dokumentations- und rechercheintensiven Arbeit beschleunigen! Und genau dort entsteht der Wettbewerbsvorteil.
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E-Mail: paul.mumm-malbranc@whu.edu
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Text und Bilder: MittelstandGPT
